近日，由信息与通信工程学院为研究生举办的“博通讲堂 | 学术前沿篇・第 27 讲”在勤德楼A804 会议室举行。本次讲座特邀国防科技大学计算机学院刘新旺教授作题为《聚类分析的理论方法及应用》的专题学术报告，学院教师和研究生到场聆听本次学术分享。

刘新旺，国防科技大学计算机学院教授、博导，主要研究方向为机器学习、数据挖掘等，是国家杰青(2023)、国家优青 (2019) 获得者，国家自然科学基金委重点项目、科技创新 2030 重大项目负责人，基金委创新群体 A 类核心成员。他共发表 CCF A 类期刊 / 会议论文 150 余篇，ESI 高被引论文 20 篇，谷歌学术引用共 2.7 万余次，连续 4 年入选全球 2% 顶尖科学家榜单 (2022-2024)；担任 IEEE T-KDE、IEEE T-NNLS、IEEE T-CYB 等国际顶刊 AE，以及 ICML、NeurIPS 等国际顶会领域主席。研究成果获中国计算机学会自然科学一等奖 (2025)、中国人工智能学会吴文俊自然科学一等奖 (2024)、北京市科技进步一等奖 (2024)、湖南省自然科学一等奖 (2014,2021)、湖南省自然科学二等奖 (2025)、中国图象图形学会自然科学二等奖 (2024,2025) 等多项奖励。

本次报告旨在帮助师生了解聚类分析领域前沿研究成果，拓宽机器学习与数据挖掘方向学术视野，促进学院相关方向的学术交流与科研探索。报告中，刘新旺教授针对聚类分析中数据特征的多样性、非完整性及弱可学习性等现实挑战，系统介绍其课题组在多视图聚类的融合机理、非完整多视图聚类、深度聚类等方向取得的系列创新性成果。

报告重点介绍了三方面核心研究工作：建立充分利用不同类型特征以改进聚类性能的新理论；提出面向聚类填充来应对非完整多视图聚类的新方法；探索从原始数据中学习特征来最优地服务于聚类的新应用，并介绍拟开展的持续聚类分析研究，用以应对数据动态变化场景下的聚类任务。

报告结束后，现场师生围绕多视图聚类、深度聚类、动态数据聚类等相关科研问题与刘新旺教授展开深入交流研讨，现场学术氛围浓厚。同学们踊跃提问，刘新旺教授耐心细致地逐一解答，帮助大家理清科研思路。

本次博通讲堂学术报告聚焦机器学习、数据挖掘领域前沿热点，为学院师生搭建了高水平学术交流平台，帮助师生深入理解聚类分析的理论体系、技术难点与应用方向，有效激发师生科研探索热情。后续，信息与通信工程学院将持续依托“博通讲堂” 系列学术活动，持续邀请领域顶尖专家开展前沿讲座，不断营造浓厚学术氛围，助力研究生紧跟学科前沿、提升科研创新能力。